1. WAL Protocol（Write-Ahead Logging）#

问题：AI 对话历史只是一个缓冲区，具体细节（如用户偏好、更正信息、决策结论）很容易在上下文重置后丢失。

解决方案：引入了 WAL Protocol——每当用户说”不对，是 X”、“我们用 Y 方案”这类信息时，AI 必须先写入 SESSION-STATE.md，再回复用户，而不是先回复再说”我记住了”。

1
触发条件：
2
✏️ 纠正信息 — "是 X，不是 Y"
3
📍 专有名词 — 名字、地点、公司名
4
🎨 偏好信息 — 颜色、风格、偏好
5
📋 决策结论 — "我们决定用 X"
6
🔢 特定数值 — 日期、ID、URL

2. Working Buffer Protocol（危险区缓冲）#

问题：上下文超过 60% 后，AI 进入”危险区”——随时可能被截断、丢失之前的记忆。

解决方案：在危险区期间，每次对话都会被完整记录到 memory/working-buffer.md 文件中。上下文重置后，AI 会先读取这个缓冲文件来恢复状态，而不是问”我们刚才聊到哪了”。

3. Compaction Recovery（上下文压缩恢复）#

问题：长时间对话后上下文被压缩，AI 醒来时发现自己”失忆”了。

解决方案：清晰的恢复流程——先读 working-buffer → 再读 SESSION-STATE → 再读每日笔记 → 最后搜索所有来源。永远不说”我刚才在做什么？“——working buffer 里有完整的对话记录。

4. Self-Improving Guardrails（安全自我进化）#

问题：AI 想要改进自己，但随意修改可能导致行为偏离、变得更糟。

解决方案：

• ADL Protocol：禁止为”显得更智能”而增加复杂度；禁止无法验证的变更；稳定性 > 可解释性 > 可复用性 > 可扩展性 > 新颖性
• VFM Protocol：每次修改前评估加权得分（高频使用 3x、减少失败 3x、减轻用户负担 2x、节省未来 token 2x），得分低于 50 分的不做

5. Autonomous vs Prompted Crons（自主 vs 触发式定时任务）#

问题：设置了定时检查任务，但 AI 只是”提示”自己应该做某事，而不会真正去做。

解决方案：区分两种定时任务架构：

• systemEvent → 发送到主会话，等待 AI 注意力
• isolated agentTurn → 派生出独立子代理自主执行，无需主会话参与

想让 AI 凌晨三点自动整理文件？用 isolated agentTurn。

6. Relentless Resourcefulness（不轻言放弃）#

核心理念：遇到问题应该尝试 10 种方法，而不是第一次失败就说”做不到”。

• 用不同工具（CLI、浏览器、搜索引擎、派生子代理）
• 组合工具创造新方法
• 在说”做不到”之前，必须穷举所有方案

快速开始#

1. 将 assets/ 目录下的文件复制到工作区
2. AI 会检测到 ONBOARDING.md，主动询问你的偏好
3. 回答问题（可以一次性回答，也可以逐步提供）
4. AI 自动生成 USER.md 和 SOUL.md
5. 运行安全审计：./scripts/security-audit.sh

核心文件结构#

1
workspace/
2
├── ONBOARDING.md        # 首次设置（追踪进度）
3
├── AGENTS.md            # 运营规则、经验教训、工作流
4
├── SOUL.md              # 身份认同、原则、边界
5
├── USER.md              # 用户背景、目标、偏好
6
├── MEMORY.md            # 精选长期记忆
7
├── SESSION-STATE.md     # ⭐ 活跃工作内存（WAL 写入目标）
8
├── HEARTBEAT.md         # 周期性自我检查清单
9
└── memory/
10
    ├── YYYY-MM-DD.md    # 每日原始记录
11
    └── working-buffer.md # ⭐ 危险区日志

与 Hermes Agent 集成#

Proactive Agent 的设计理念与 Hermes 的 memory 工具、session_search 工具高度兼容：

1
# 每次用户纠正时——WAL Protocol
2
if "不是 Y" in user_message:
3
    update_session_state(user_correction)
4
    respond()
5

6
# 上下文超过 60%——Working Buffer
7
if context_percentage > 60:
8
    append_to_buffer(full_exchange)
9

10
# 启动新会话——Compaction Recovery
11
recovered = read_working_buffer()